Métabarcoding Biologie moléculaire/bioinformatique
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Métabarcoding Biologie moléculaire/bioinformatique Ecologie/biologie de l’insecte Chimie pharmacologique Chimie analytique Métabolomique Microbiologie
Vous avez dit Choix et pertinence espèces du modèle: interactions? biologiques – fourmis/bactérie C. R. Woese & N. Goldenfed, Microbiol. Mol. Biol. Rev., 2009, 73, 14. G×G×E S. R. Bordenstien et al., PLoS Biol, 2015, 13, e1002226.
Diversité des fourmis Choix et pertinence du modèle: et des bactéries interactions biologiques –digestives associées fourmis/bactérie C. Moreau et al., Science, 2006, 312, 101. N. Pierce et al., Molecular ecology, 2012, 21, 2282.
Impact des bactéries digestives sur l’évolution des fourmis arboricoles N. Pierce et al., PNAS, 2009, 106, 21236.
Fourmis attines et actinobactéries cuticulaires cultivar (Basidomycètes) attines Pseudonocardia (actinobactéries) Pseudonocardia J. Clardy et al., Nature, 1999, 701. Escovopsis J. Clardy et al., Nature Chem. Bio., 2009, 391.
Spécificité et stabilité de la symbiose Acromyrmex - Pseudonocardia Pyroséquençage 454 Etude sur 17 ans !!! J. J. Boosma et al., Molecular Ecology, 2013, 22, 4307.
Projet DefANTS Diversité et traits de vie des fourmis en Guyane Diversité du microbiome cuticulaire Quid de la spécificité d’hôte ? Métabolites actifs des actinomycètes isolées Les fourmis comme « filtre de sélection naturelle » de souches originales ?
Optimisation du protocole pour l’extraction et l’amplification des ADN bactériens cuticulaires Atta cephalotes Pseudomyrmex penetrator Comment métabarcoder les bactéries cuticulaires à l’échelle individuelle ? major: 1,5 cm Choix de la méthode soldats: 0,5 cm minor: 0,5 cm d’extraction (1) Phénol/Chloroforme (2) Kit Qiagen DNeasy Blood & Tissue (3) Kit Qiagen QIAamp DNA mini kit (4) Kit MOBIO UltraClean Tissue & Cell
Méthodologie contrôles individus endormis × 13 × 13 × 13 × 13 ×4 ×4 90 30 1 fourmi secondes fourmis Buffer A Mobio Buffer Buffer A Mobio Buffer Méthode d’extraction : 1 2 3 4 1 2 3 4 × ×
Algorithme « Random Forest »
Résultats du séquençage MiSeq: Quick & dirty preview
Résultats du séquençage MiSeq: Read amount/PCR success Total raw number of reads (R1+R2): 18 616 936
Résultats du séquençage MiSeq: Richness
Résultats du séquençage MiSeq A. cephalotes major A. cephalotes minor
Résultats du séquençage MiSeq
Métabolomique par ESI-MS 3 sites, 9 colonies 90 individuals 2000 parameters/plot Atta cephalotes Quelles sont les ions moléculaires qui expliquent la variance entre les espèces ?
Cuticular HydroCarbones (CHC) ? So what !?! S. Martin et al., J. Chem. Ecol., 2015, 41, 871. ATTENTION: ionisation par électronébulisateur (ESI) !! Recherche des ions moléculaires qui explique la variance entre les espèces …. métabolites bactériens ??
Assemblage des données multi-omics Bocard et al., J. Chemometrics, 2014, 28, 1. En cours: Sister species having different nesting modes N = 4 (trois repliquats locaux et régionaux) Different species living in the same environment N = 4 (trois repliquats locau et régionaux)
Isolement des Choix et pertinence du actinobactéries modèle: cuticulaires interactions biologiques – fourmis/bactérie 1) Milieu chitine 1) Milieu YMEA
47 souches d’actinobactéries issues de 16 espèces de fourmis
Extraits de monocultures 10 L de culture, fractionnement bioguidé RMN MS/MS + autres dikétopipérazines J. Clardy et al., J. Chem. Ecol., 1999, 25, 935. Cyphomyrmex minitus (Atta) Tyridiomyces formicarum (cultivar) Labidus sp. Streptomycetes sp. (cuticule)
La stratégie de coculture: souches actives + souches « collocatrices »
Profils HPLC/MS des monocultures et des cocultures
DefANTS: conclusion et perspectives (1) Mise au point d’un protocole pour le métabarcoding des bactéries cuticulaires des fourmis à l’échelle individuelle -> Autres fourmis (autres insectes) (2) Etude métabolomique de la cuticule des insectes à l’échelle individuelle -> Autres fourmis (autres insectes) (3) Assembler les données de métabarcoding et de métabolomique -> tentative de métatranscriptomique mRNA-specific bead-based extraction kits (MICROBExpressTM-ThermoFisher) (4) Cocultures bactériennes: corrélation entre activités biologiques et données de MS 4 Manuscrits en préparation
Consortium DefANTS Choix et pertinence du modèle: interactions biologiques – fourmis/bactérie Lucie Zinger, postdoctorante Jérôme Chave, DR CNRS Biologie moléculaire/bioinformatique Caroline Birer, doctorante Labex CEBA/CNRS-INC Yannick Estevez, IR CNRS Niklas Tysklind , CR INRA Biologie moléculaire/Microbiologie/Chimie analytique Grégory Genta-Jouve, MCF HDR Chimie des substances naturelles, métabolomique Alexandre Maciuk, MCF Bruno Figadère, DR CNRS Chimie analytique
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